package com.gzsxy.kafka;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.gzsxy.entity.Order;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author xiaolong
 * @version 1.0
 * @description: TODO
 * @date 2022/7/5 21:00
 */
public class MyProducer {

    private final static String TOPIC_NAME = "my-replicated-topic";

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException,InterruptedException {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "10.31.167.10:9092,10.31.167.10:9093,10.31.167.10:9094");

        //发出消息持久化机制参数
       //（1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
       //（2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一条消息。
        // 这种情况下，如果follower没有成功备份数据，而此时leader又挂掉，则消息会丢失。
       //（3）acks=-1或all： 需要等待 min.insync.replicas(默认为 1 ，推荐配置大于等于2) 这个参数配置的副本个数都成功写入日志，
        // 这种策略会保证只要有一个备份存活就不会丢失数据。这是最强的数据保证。一般除非是金融级别，或跟钱打交道的场景才会使用这种配置。
        //props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"1");

        //发送会默认会重试 3 次，每次间隔100ms
        //发送的消息会先进入到本地缓冲区（32mb），kakfa会跑一个线程，该线程去缓冲区中取16k的数据，发送到kafka，如果到 10 毫秒数据没取满16k，也会发送一次。
        //props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,3);
        //重试间隔设置
        //props.put(ProducerConfig.RECONNECT_BACKOFF_MS_CONFIG,300);
        //设置发送消息的本地缓冲区，如果设置了该缓冲区，消息会先发送到本地缓冲区，可以提高消息发送性能，默认值是33554432，即32mb

        //props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,33554432);
        //kafka本地线程会从缓冲区取数据，批量发送到broker
        //设置批量发送消息的大小，默认值是16384，即16kb，就是说一个batch满了16kb就发送出去
        //props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,16384);

        //默认值是0，意思就是消息必须立即被发送，但这样会影响性能
        //一般设置10毫秒左右，就是说这个消息发送完会进入本地的一个batch，如果10毫秒内，这个batch满了16kb就会随batch一起被发送出去
        //如果10毫秒内，batch没满，那么也必须把消息发送出去，不能让消息的发送延迟时间太长
//        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,10);

        //把发送的key从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        //把发送消息value从字符串序列化为字节数组
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        //发消息的客户端
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

        //要发5条消息
        int msgNum = 5;
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(msgNum);
        for (int i = 0; i < 100000L; i++) {
            Order order = new Order((long) i, i);
            //指定发送分区
           // ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME,0,
             //       order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));
            //未指定发送分区，具体发送的分区计算公式：hash(key)%partitionNum
            ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC_NAME,
                    order.getOrderId().toString(), JSON.toJSONString(order));

            //等待消息发送成功的同步阻塞方法
//            try {
//                RecordMetadata metadata = producer.send(producerRecord).get();
//                //=====阻塞=======
//                System.out.println("同步方式发送消息结果：" + "topic-" + metadata.topic() + "|partition-" +
//                        metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
//            } catch (InterruptedException e) {
//                e.printStackTrace();
//                //1.记录日志
//                //2.设置时间间隔1s，同步的方式再次发送，如果还不行 日志预警 人工介入
//                Thread.sleep(1000);
//
//            } catch (ExecutionException e){
//                e.printStackTrace();
//            }

            //异步回调方式发送消息
            producer.send(producerRecord, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                    if (exception != null) {
                        System.err.println("发送消息失败：" +
                                exception.getStackTrace());
                    }
                    if (metadata != null) {
                        System.out.println("异步方式发送消息结果：" + "topic-" +metadata.topic() + "|partition-"+ metadata.partition() + "|offset-" + metadata.offset());
                    }
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });

        }

        //判断countDownLatch是不是0，不是0，就等待5s
        countDownLatch.await(5, TimeUnit.SECONDS);
        producer.close();



    }
}
